La inteligencia artificial generativa (GenAI) continúa revolucionando el panorama industrial al agilizar procedimientos y estimular la innovación. Aunque el uso de GenAI en chats textuales es ampliamente reconocido, su efectividad en aplicaciones reales depende esencialmente de la incorporación de datos estructurados, fundamentales para APIs, bases de datos y sistemas de trabajo centrados en datos. Esta integración no solo mejora la inteligencia conversacional, sino que también proporciona resultados más fiables y aplicables. Sin embargo, la naturaleza impredecible de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) plantea desafíos significativos para garantizar salidas estructuradas como JSON.
El problema principal radica en que, debido a que el entrenamiento de los LLMs se centra predominantemente en texto no estructurado, como artículos y sitios web, la precisión al generar JSON se ve comprometida. La capacidad de un modelo para reconocer tipos de datos y gestionar jerarquías complejas varía, influyendo en la selección del modelo más adecuado.
Para mitigar estos desafíos, Amazon Bedrock ofrece dos soluciones innovadoras. En primer lugar, la ingeniería de prompts, un enfoque sencillo que permite la generación de salidas estructuradas mediante la creación de prompts bien formulados. Esta técnica es complementada por el uso avanzado de herramientas a través de la API Bedrock Converse, que ofrece un control superior, consistencia y una integración fluida de esquemas JSON.
El proceso de trabajo con Amazon Bedrock se ejemplifica a través del análisis de reseñas de clientes. Utilizando código Python simplificado, es posible generar salidas estructuradas como puntuaciones de sentimientos. El flujo de ingeniería de prompts implica varias etapas, desde la configuración del cliente Bedrock hasta la invocación del servicio para obtener respuestas.
Por otro lado, la API Converse facilita conversaciones de múltiples turnos con modelos de IA, posibilitando la integración directa de esquemas JSON en las definiciones de herramientas y asegurando una alineación precisa con los formatos predefinidos. Pruebas realizadas en modelos Claude de Anthropic mostraron un notable 93% de éxito en la generación de respuestas estructuradas, destacando la efectividad del uso de herramientas frente a la ingeniería de prompts.
En resumen, Amazon Bedrock presenta dos métodos complementarios para la generación de respuestas estructuradas: ingeniería de prompts y utilización de herramientas. Cada uno ofrece ventajas específicas y se adapta a diferentes necesidades, permitiendo que los usuarios maximicen las capacidades de la inteligencia artificial generativa en contextos del mundo real. La incorporación de datos estructurados se perfila como esencial para aprovechar plenamente el potencial transformador de la GenAI en aplicaciones prácticas.
